La formation Machine Learning avec scikit-learn vous permettra de mettre en oeuvre scikit-learn pour de l'apprentissage machine et l'analyse de données.
Machine Learning avec scikit-learn (DS011)
Diplôme
Certificat ESIEE-IT
Durée
2 jours (soit 14 heures)
Coût
1 932 €
Campus
Paris 9ème ou à distance
Machine Learning avec scikit-learn
Mettre en oeuvre scikit-learn pour de l'apprentissage machine et l'analyse de données.
Présentation
- Historique
- Fonctionnalités
- Lien avec Numpy et Scipy.
Manipulation des données
- Chargement de données
- Pré-traitement de données: standardisation, transformations non linéaires, discrétisation
- Génération de données.
- Analyse des données et classification
- Modèles: linéaires, quadratiques, descente de gradient
- Algorithmes, choix d'un estimateur.
- Classification : k-voisins, régression logistique, classification naïve bayésienne, arbres de décision, forêts aléatoires, SVC
- Régression : régression linéaire, lasso, SGDr, SVR
- Détection de groupes : k-moyennes, Spectral Clustering/GMM
- Analyse globale : Randomized PCA, kernel approximation
- Atelier : classification automatique d'un jeu de données à partir d'une régression logistique
- Création de jeux d'essai, entraînement et construction de modèles.
- Prévisions à partir de données réelles. Mesure de l'efficacité des algorithmes. Courbes ROC.
- Parallélisation des algorithmes. Choix automatique.
- Atelier : Mise en évidence des erreurs d'apprentissage en fonction des hyper-paramètres
- Recherche de clusters: modélisations, algorithmes, et méthodes d'évaluation
- Réseaux de neurones.
Modèles d’apprentissage
- Chargement et enregistrement
- Génération de modèles
- Estimation de la performance d'un modèle
- Mesures de performance
- Modification des hyper-paramètres
- Application pratique avec les courbes d'évaluations
À qui s’adresse cette formation ?
Chefs de projet, data-scientists, souhaitant comprendre le fonctionnement de scikit-learn.
Quels sont les prérequis ?
Connaissance de python et d'une bibliothèque de calcul telle que numpy ou pandas.
Méthodes pédagogiques
- Apports théoriques suivis d’applications
- Travaux pratiques réalisés
Méthodes d'évaluations
- QCM d'évaluation des acquis
- À l’issue de cette formation, un certificat ESIEE-IT vous sera délivré.
Pour vous inscrire, envoyez un mail à formationcontinue@esiee-it.fr (réponses sous 48heures).
Informations complémentaires
Texte
Prochaines sessions :
- Du 27 au 28 novembre 2023
- Du 12 au 13 février 2024
- Du 8 au 9 avril 2024
- Du 17 au 18 juin 2024
- Du 16 au 17 septembre 2024
- Du 9 au 10 décembre 2024
- Horaires : 9h00 à 17h30
- Taux de réussite : nouvelle formation
- 100% à distance (D) ou en présentiel (P)
- Si vous êtes en situation de handicap, retrouvez toutes les informations utiles ICI